2010年平邑县结核病空间聚集性分析

[目的]探讨平邑县肺结核的空间聚集性分布规律。[方法]收集整理平邑县结核病管理信息系统中2010年新登记的肺结核病例数据,以ArcGIS 9.3为数据管理分析平台,采用Ripley's L(d)指数分析和核密度估计进行空间点格局分析。[结果]Ripley's L(d)指数分析得出平邑县肺结核的最强聚集规模的半径为1 719.80 m,最大聚集规模的半径大于17198.01 m。核密度估计得出,肺结核在平邑县县城呈聚集分布。[结论]平邑县2010年肺结核的发病存在聚集性,县城为结核病的发病热点区域。     

山东省临沂市肺结核空间聚集性分析

目的 探讨山东省临沂市肺结核的空间聚集性分布规律.方法 采用Ripley's L(d)指数分析和核密度估计对山东省临沂市2010年新登记的肺结核病例,进行空间点格局分析.分析软件为ArcGIS9.3、Crimestat3.3.结果 Ripley's L(d)指数分析显示临沂市肺结核病例聚集趋势明显,其最强聚集规模的半径为37.28km,最大聚集规模的半径大于58.25km.核密度估计显示,肺结核病例在临沂市呈聚集分布,病例报告集中区域主要位于临沂市区,包括兰山区、罗庄区、河东区;其他病例报告集中区还包括郯城县、平邑县等县城周围的地区,报告病例的低密度区域主要位于蒙阴县、沂南县、平邑县和费县四县之间的地区.结论 山东省临沂市2010年肺结核的病例存在聚集性,市区、县城为肺结核的发病“热点”区域.     

2017年湖北省荆州市肾综合征出血热空间点格局分析

  目的  通过分析2017年春夏季、秋冬季荆州市肾综合征出血热（hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS）空间点格局分布特征,探讨其高发区域及原因,为公共卫生资源配置提供依据。  方法  个案数据来源于中国疾病预防信息系统,2017年3月-2017年8月为春夏季,2017年9月-2018年2月为秋冬季,采用Ripley's K函数和核密度估计进行空间点格局分析,比较2个季节空间点格局分布特征。  结果  2017年荆州市报告HFRS发病133例;有春夏季、秋冬季2个发病高峰;最强聚集距离春夏季为17.77 km、秋冬季为14.40 km;空间聚集中心春夏季在监利县北部,秋冬季转移到江陵县和沙市区南部。  结论  荆州市HFRS防控重点区域是江陵县、沙市区南部、监利县北部,重点人群为沙市区南部城乡结合部居民、大型工程沿线居民、聚集区域从事农业种植或小龙虾养殖的农民。     

核密度估计在消化道肿瘤空间分析中的应用

目的利用地理信息技术,通过分析消化道肿瘤患者空间分布数据探索消化道肿瘤的空间分布特征。方法根据我国中部某地区消化道肿瘤患者地理定位信息,利用核密度估计的方法,估计消化道肿瘤患者的空间分布特征,结合该地区人群分布特征,计算该地区消化道肿瘤患病风险的概率密度。结果通过核密度估计可以绘制出本研究区域消化道肿瘤发病风险的概率密度分布图。结论本研究区域消化道肿瘤发病在空间上存在患病风险较高的热点区域。     

我国神经管畸形高低发区孕早期妇女血液叶酸水平比较研究

神经管畸形出生患病率在我国存在明显的地域差异,北方高于南方、农村高于城市。一般认为,饮食因素是造成这种分布差异的主要原因。但迄今为止,尚无不同地域孕早期妇女血液叶酸水平比较的研究报道。在国家“十五”科技攻关课题支持下,北京大学生育健康研究所研究人员于2002年12月～2004年4月间,对神经管畸形高发的山西省和神经管畸形低发的江苏省部分地区孕早期妇女(孕(16周内)的血液叶酸水平进行了测定和比较,并对叶酸的服用情况进行了调查。研究对象包括神经管畸形高发区农村孕早期妇女358名,城市孕早期妇女204名;神经管畸形低发区农村孕早…     

母亲解偶联蛋白(UCP2)基因多态性与后代神经管畸形的关系

目的:探索山西省母亲解偶联蛋白(UCP2)基因多态性与后代神经管畸形发生的关系。方法:采用1:1配对病例对照研究方法,对山西省116例曾孕育过NTDs患儿的母亲和116例配对的未孕育过任何畸形患儿的母亲采血并进行UCP2基因的多态性分析。结果:病例组母亲3’末端缺失纯合子基因型D/D显著高于对照组母亲(P0.01),而A55V基因多态性与NTDs无相关(P0.05)。结论:母亲UCP2基因第8外显子45bpD/I多态性可能是后代发生神经管畸形的遗传危险因素。     

2016-2018年江西省南昌县恶性肿瘤空间集聚演变格局研究

目的探测恶性肿瘤空间集聚特征可以为癌症早期筛查和预防提供依据。方法利用样方分析、NNI、Ripley′s K、Moran′s Index、Getis-Ord冷热点等工具手段,分析南昌县近3年的恶性肿瘤患者空间格局和发病率冷热点变化特征。结果南昌县2016-2018年三年平均的恶性肿瘤发病率全县均值为159.77/10万;乡镇尺度上发病率最高为580.74/10万、最低为25.51/10万。样方分析VMR值为1.435,具有显著的集聚性特征。NNI分析结果显示值为0.075(P<0.001),具有显著的集聚性特征。空间自相关分析结果显示Moran′s Index为0.120,高于随机状态值,说明恶性肿瘤空间分布具有显著的空间自相关性质。Ripley′s K和L(d)函数的分析结果显示2016-2018年及各年份的恶性肿瘤空间分布的L(d)值都高于期望值,并且在超过Monte Carlo模拟生成的置信区间范围,2016-2018年总体的集聚区第一峰值的空间半径为9.486km,集聚强度为3.125,集聚区面积为282.550km~2。Getis-Ord冷热点格局分析结果显示近三年来南昌县恶性肿瘤存在一个热点区域和一个冷点区域,即由塘南镇和泾口乡组成的热点区、由东新乡和富山乡组成的冷点区。结论从空间上来看热点或次级热点区主要分布于南昌县的中部区域,冷点和次级冷点区则主要分布于南昌县的北部和西部区域,这一发现也为下一步的癌症早筛重点区域指明了方向。     

山西和顺县出生缺陷地域的相关性分析

目的分析山西省和顺县1997年到2001年出生缺陷地域的相关性。方法使用探索性数据分析技术中的平行坐标图方法和地理信息系统方法。数据是通过选择1997年、1998年、1999年、2000年和2001年五组出生缺陷的总病例数(神经管畸形和其他畸形)作为变量进行平行坐标图的绘制。结果阳光占和横岭两镇在地域上具有较强的正相关性;李阳和牛川两镇在地域上具有弱的正相关性;义兴和松烟出生缺陷在地域上没有呈现相关关系;其他乡镇间在出生缺陷地域上不具有的正相关性。结论研究区域出生缺陷存在着一定的地域相关性。     

岳阳市育龄女性增补叶酸预防神经管缺陷的效果分析

目的分析岳阳市育龄女性增补叶酸预防神经管缺陷的效果,为以后的临床工作提供参考依据。方法选取2017年4月1日-2018年3月31日在岳阳市助产机构住院流产及分娩的64 276例育龄女性作为研究对象,根据治疗方式分为观察组(54 086例,规律服用叶酸)和对照组(10 190例,未规律服用叶酸)。比较两组神经管畸形发生率。结果观察组和对照组出生缺陷、围生儿出生缺陷、神经管畸形发生率比较差异均有统计学意义(均P<0. 05)。结论岳阳市增补叶酸预防神经管畸形发生的效果显著,但仍有提升空间,在未来工作中可通过优化健康宣教、干预出生缺陷发生的相关因素而降低神经管畸形发生率。     

西安市出生缺陷的空间聚集性研究

目的 分析西安市总出生缺陷、先天性心脏病、神经管畸形、唇腭裂的空间聚集性,为制定干预措施提供科学依据。方法 对出生缺陷进行空间分析,采用空间映射描述出生缺陷的空间分布;采用全局和局部Moran’s I分析出生缺陷的空间聚集性;采用空间统计扫描分析出生缺陷的空间聚集性及风险大小。结果 2009年10月1日-2016年9月30日期间长安区总出生缺陷、先天性心脏病、唇腭裂的发生率均最高(333.56/10⁴、68.51/10⁴、49.66/10⁴)。神经管畸形发生率最高的区县是蓝田县(50.18/10⁴)。西安市总出生缺陷、先天性心脏病、神经管畸形、唇腭裂无全局空间自相关性,但存在局部空间自相关性。空间扫描分析结果显示,在灞桥区、蓝田县、临潼区总出生缺陷的RR值为1.60,碑林区为1.10,未央区为2.00,长安区为4.14;碑林区先天性心脏病的RR值为1.96,高陵县为1.70,蓝田县为2.33,未央区为1.86,长安区为3.13;神经管畸形的RR值在灞桥区、高陵县、临潼区、未央区、阎良区为1.86,蓝田县为6.00,长安区为4.44;唇腭裂的RR值在灞桥区、高陵县、临潼区、未央区、阎良区为1.65,长安区为4.28。结论 西安市出生缺陷不存在全局空间自相关性,但存在局部空间自相关性。长安区、未央区、碑林区、灞桥区出生缺陷发生水平高于西安市平均水平。     

Intra-urban dynamics of dengue epidemics in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil, 1996-2002

This study aimed to describe the temporal-spatial patterns of dengue epidemics in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil, from 1996 to 2002 and to analyze residential address as a proxy for exposure. Reported dengue cases were analyzed according to week of onset of symptoms and residential census tract. Local Moran's index was used to assess spatial autocorrelation of incidence coefficients, and recurrent census areas over different epidemic waves were also verified. Ripley's K-function was used to compare spatial distribution patterns between the two population groups, assuming that they were distributed differently around the city. A total of 99,559 dengue cases were analyzed, resulting in seven epidemic waves with different durations and intensities, with cases clustering in a small fraction of areas, thinning out both spatially and temporally. Distinct case distribution patterns were observed according to the two exposed groups, suggesting the need to improve the reporting of possible place of infection. The observed endemic pattern of the disease also requires specific strategies and poses a major challenge for health surveillance services.     

出生缺陷环境致畸因子识别空间探索分析

目的通过空间探索分析获取出生缺陷环境致畸因子的有效线索,为致畸因子识别奠定基础。方法利用空间相关性统计方法Moran’s I和空间热点探测Getis’s G统计对神经型和非神经型出生缺陷进行空间相关性分析以及不同尺度的热点分析。结果不同的出生缺陷类型在空间上的分布模式不同,其中神经型出生缺陷具有显著空间相关性;通过对神经型出生缺陷实施不同空间尺度的热点探测统计,发现在2个典型尺度上呈现2种模式,即：社会交往尺度(6．84km)上为聚团分布,地质类型尺度(22．8km)为条带形分布。结论空间相关性揭示研究区域内出生缺陷可能具有相同的环境致畸原因,而在2个典型空间尺度上进行热点探测的结果揭示了研究区域内出生缺陷的发生受遗传和环境致畸因子共同作用,为出生缺陷致畸因子的识别提供了有效线索。     

Using survival analysis to study spatial point patterns in geographical epidemiology

The spatial K-function has become a well accepted method of investigating whether significant clustering can be detected in spatial point patterns. Unlike nearest neighbor-based methods, the K-function approach has the advantage of exploring spatial pattern across a range of spatial scales. However, K-functions still have a number of drawbacks. For instance, although K-functions are based on inter-event distances, they only use a count of the number of point events within successive distance bands. This represents data aggregation and information loss. Secondly, and perhaps more significantly, K-functions are based on a cumulative count of point events with distance. This feature raises the possibility that the investigation of pattern at different scales is compromised by the dependency of any one count to previous counts. This paper proposes a new approach to the analysis of spatial point patterns based upon survival analysis. Although typically used in the temporal domain, there is no reason why survival analysis cannot be applied to any positively-valued, continuous variable as well as time. In this paper, survival analysis is applied to the inter-event distance measures of bivariate spatial point patterns to investigate the 'random labeling' hypothesis. It is shown, through both a controlled data situation and empirical epidemiological applications, that such an approach may be a very useful complement to K-function analysis.     

空间统计学在食品污染物分布研究中的应用

目的 以2017年某省食品安全监测大米中砷含量数据为例，探讨空间统计学方法在食品污染物分析中的应用价值。方法 采用空间点模式估计、核密度分析，全局以及局部自相关性分析等空间统计学方法，在县级空间尺度下，对某省大米中砷含量进行探索性空间数据分析。结果 空间点模式分布图显示，该省大米砷污染的空间分布比较分散，核密度分析结果显示污染热点区域主要在该省中东部地区。全局自相关Moran''s I指数值为0.11，有统计学意义，大米样品中砷污染呈现出低度空间聚集性。有1个"高-高"聚集区，2个典型的"低-低"聚集区。结论 空间统计学运用于食物污染物分布研究上，可以很好地可视化展示、识别污染分布规律、热点地区和聚集区，为基于问题的监测工作的开展提供技术支持。     

Immigration and geographic access to prenatal clinics in Brooklyn, NY: a geographic information systems analysis

We compared levels of geographic access to prenatal clinics in Brooklyn, NY, between immigrant and US-born mothers and among immigrant groups by country of birth. We used birth data to characterize the spatial distribution of mothers and kernel estimation to measure clinic density within a 2-mile radius of each mother. Results showed that geographic access to clinics differs substantially by country of birth. Certain groups (e.g., Pakistani, Bangladeshi) have relatively poor geographic access despite a high need for prenatal care.     

Spatial and temporal structure of typhoid outbreaks in Washington, D.C., 1906–1909: evaluating local clustering with the G i * statistic

Background  

To better understand the distribution of typhoid outbreaks in Washington, D.C., the U.S. Public Health Service (PHS) conducted four investigations of typhoid fever. These studies included maps of cases reported between 1 May – 31 October 1906 – 1909. These data were entered into a GIS database and analyzed using Ripley's K-function followed by the G _i * statistic in yearly intervals to evaluate spatial clustering, the scale of clustering, and the temporal stability of these clusters.